本文目录
- Excel数据统计
- 足球比赛中的各项数据是怎么统计的
- Excel中如何快速提升数据统计、分析效率
- WORD里面的表格数据有没有好的方法进行数据统计，比如求和
- 寻找数据统计网站
- 大数据是统计吗
- 现存的歌手中，歌迷最多的歌手是谁，有平台数据统计吗
- 在哪能看到全面细致的NBA数据统计
Excel数据统计
这个案例可以用SUMIF函数来解决。
“SUMIF函数的中文名称：条件求和函数
表达式：SUMIF(range,criteria,sum_range)
函数解释： 第一个参数：Range为条件区域，用于条件判断的单元格区域。
第二个参数：Criteria是求和条件，由数字、逻辑表达式等组成的判定条件。
第三个参数：Sum_range 为实际求和区域，需要求和的单元格、区域或引用。
适用范围：对区域内符合指定的单个条件的值求和。
该案例要求一，在表2的C3单元格统计表1中郑州公司装货吨位的合计数。
表1
表2
我们在C3 单元格输入=SUMIF(表1!D:D,B3,表1!F:F)，按回车，单元格显示20.2。这个函数的意思是=SUMIF（表1中D列，郑州，表1中F列），也就是对表1的D列中所有”郑州“的F列进行求和。
C3单元格公式设置好后，我们向下填充公式，C4单元格=SUMIF(表1!D:D,B4,表1!F:F)，这时B3变成了B4（鲁中），函数的意思是=SUMIF（表1中D列，鲁中，表1中F列），也就是对表1的D列中所有”鲁中”的F列进行求和。以此类推C5、C6.....单元格。
该案例要求二，在D3单元格统计表1中郑州公司装货吨位的合计数。
我们在D3 单元格输入=SUMIF(表1!D:D,B3,表1!G:G)，按回车，单元格显示39.2。这个函数的意思是=SUMIF（表1中D列，郑州，表1中G列），也就是对表1的G列中所有”郑州“的G列进行求和。
D3单元格公式设置好后，我们向下填充公式，D4单元格=SUMIF(表1!D:D,B4,表1!G:G)，这时B3变成了B4（鲁中），函数的意思是=SUMIF（表1中D列，鲁中，表1中G列），也就是对表1的D列中所有”鲁中”的G列进行求和。以此类推D5、D6.....单元格。
该案例 要求三，在表1数据每天会增加，图二也能自动计算出来。
我们回到表1中，在最后一行增加一条数据（黄色部门），检测表2的数据是否更新。
表2中的C3 单元格自动变成了22.2，D3单元格自动变成了42.2.
如有疑问，请点关注，财务人员EXCEL训练营会有详细的讲解视频讲解该案例。
足球比赛中的各项数据是怎么统计的
目前足球数据统计主要有三种方法：
1、视频分析：可以是在比赛直播时根据电视转播信号实时统计，也可以在赛后根据比赛录像进行统计。可以统计射门、传球、抢断、扑救等等有球动作的数据，细分项目可达到几百项。动作的判定主要还是靠人工，目前有一些厂家尝试用AI智能技术自动判定动作，但技术还不成熟，在复杂场景下基本没法实用。这种采集方法的优点是成本低，因为无须派人到比赛现场、也不用架设专门的设备；只要有比赛录像，可以对以前踢完的比赛进行统计。缺点是只能统计有球的动作，像跑动距离、无球站位、体能心率等都采集不了；对采集人员的要求很高，要经常长期训练才到达到采集速度和数据质量的高标准。
2、动态跟踪：在比赛现场架设摄像机或是预先在体育场内架发摄像头。比赛进行期间多个摄像头配合覆盖整个球场，获得全场比赛画面后，通过人工或程序自动跟踪每名球员的运动轨迹，然后就可分析得出每名球员的跑动距离、跑动速度等体能数据，任意时刻场上球员的实时站位等。这种采集方法的优点是可以采集体能数据和无球数据。缺点是成本高，因为每场比赛都要派人到现场，还要在现场架设网络；如果比赛时没有录下视频画面，赛后就没法补采；对于有球动作的采集，还是没法自动完成，仍然要用跟视频分析同样的技术来实现。
3、可穿戴设备：大多是球员穿着智能背心，里面有传感器，可以采集球员的多项生理机能数据，比如心跳。同时配合定位功能，也可以采集球员的体能数据。早先的定位功能主要是通过GPS实现，近几年又新出现了近场超宽带技术。这种方法的优点是可以采集生理机能数据。缺点是前期投入大，国外厂商一套（供一支球队用）设备下来得大几十万；很多职业比赛还不允许球员配带这些设备，因此更多地是用在训练或非正式比赛中；对于有球动作的统计，还是要使用视频分析技术。
Excel中如何快速提升数据统计、分析效率
谢邀，我是Excel大全，每日分享实用的Excel小技巧。
这里，我将从以下几个部分分享，Excel中如何快速提升数据统计、分析效率？
（PS. 只分享下具体思路，相关的技巧，可以到我头条上找）
希望能帮到你：
01 规范的数据源
“好的开始，是成功的一半”，有了规范的数据源，统计分析将事半功倍！
这点在统计分析中，我认为是最重要的，比各种各样花枝招展的技巧要重要。
多年的职场中，我发现，身边大部分同事统计效率低下，最主要的原因，并不是Excel不熟悉，并不是技巧不够多，而是，数据源不规范。
他们在做数据分析时，往往需要花大量的时间在规范数据源上。如：
出现了文本型数字；
不统一的日期格式；
不一样的简称信息；
价格和单位无法计算；
等等等等
所以，规范的数据源，是最重要的！
之前的回答中，我就分享过一些良好的数据习惯，需要的朋友，可以翻下我的相关回答。
02 使用快捷键，效率提升看得见
我向来喜欢使用快捷键，两三个按键能搞定的事情，向来不劳烦鼠标！
快捷键，提升效率最快的方式，也是简单实用的技巧！
在Excel中，快捷键也是无处不在的：
鼠标在功能菜单上稍作停留，即刻有快捷键提示和功能简介；
按住Alt键，菜单上有字母提示，这是通用快捷键；
网上有很多的快捷键对照表，需要的可以打印出来看看，这里送大家一张我珍藏的速查表
03 扎实的函数基础，是统计分析的不可或缺的
函数，是Excel中最重要的一个部分，也是用好Excel必备技能之一。
想用好Excel，提升效率，必会Excel函数公式！
Excel提供了几百个的函数，每个函数针对不同的用户需求点。
熟练运用各种统计函数，自然就能提升统计分析的效率。
试想下，本来一个函数就能搞定的统计，非要自己搞个复杂的算法，那不是自讨苦吃。
顺便分享下几个函数使用的小技巧：
函数向导：菜单“公式”-“插入函数”，这里，Excel将一步一步带你找到需要的函数，并指导你如何使用；
函数分类：菜单“公式”-函数分类，财务、逻辑、文本、日期、查找、数学、统计、工程等分类，有空多看看，熟悉下相关行业的函数，用到时，自然而然能想到；
帮助：按下F1，这里是Excel的百科全书，输入关键词，就能找到相关的主题帮忙；
04 能用透视表的，我绝不用函数
透视表，也是我最喜欢使用的功能之一，能用透视表搞定的统计分析，我绝不用函数。
只要用过透视表，就能体会到，Excel中统计分析的高效了：简简单单几个操作，只需拖动下鼠标，便能搞定日常工作中80%的统计分析，不信，你就试试，绝对超乎你的想象！
很多情况下，透视表只需3个操作就能完成：
插入透视表；
调整布局；
设置统计方式；
这里给大家举一个简单例子：
别怀疑，靠着这招，我已经横行办公室多年了。。。
自从用上透视表，各种维度的统计分析，各种数据的分分合合，都是鼠标几个点击间的事儿！
05 PowerQuery
PQ官方的介绍“Power Query 是一种数据连接技术，可用于发现、连接、合并和优化数据源以满足分析需要。Power Query 是 Excel 中可用的三大数据分析工具之一！”
好吧，PQ就是大数据分析工具，Excel2016中自带集成。
复杂的数据来源，文件、数据库、网站等各种来源的数据，交给PQ，妥妥的！
这，绝对是你处理复杂数据来源的大器，提高统计分析效率最好的依仗！
做个小结
Excel看起来很简单，实际上水很深！
功能是死的，但，思路是活得。
不管是做统计分析，还是处理业务数据，最重要的思路，谋定而后动！
先想好目标（最终的展示）和实施步骤（用什么功能来实现比较简单）再动手，就能事半功倍，效率才能杠杠的！
好了，这个问题，我就分享到这，欢迎评论区留言讨论！
我是Excel大全，码字不易，点个赞鼓励下呗，谢谢！
WORD里面的表格数据有没有好的方法进行数据统计，比如求和
WORD里面的表格数据有没有好的方法进行数据统计，比如求和？
感谢邀请！
WORD里面的表格数据有没有好的方法进行数据统计，比如求和，在WORD表格中做数据的统计计算没有EXCEL那么方便，可以通过插入函数的方法来实现。
具体操作步骤
如图示做一个示例性表格：
在布局栏中选数据，公式：
默认为求和函数：
求和操作完成：
如果想做其它计算，可以选择需要的函数，如图示平均值函数：
对左侧数据求平均值：
求平均值操作完成
WORD表格数据进行数据统计操作演示完成。
头条号：李老师电脑教学课堂
简单实用，清晰明了，专门系统讲解电脑知识，软件使用技巧，欢迎关注。
李老师简介：创办电脑学校，专职从事电脑教学二十余年。
寻找数据统计网站
数据统计分析网站:
艾瑞网
TalkingData
CNZZ
百度统计
百度指数
百度数据
Datahoop大数据分析平台
前瞻网
数据观
易观
中国统计网
网站数据分析
阿里数据
199IT
网站分析在中国
DCCI互联网数据中心
36大数据
基本一共就这些…
大数据是统计吗
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。
首先，统计学是大数据的三大基础学科之一，所以在大数据的技术体系结构当中，统计学占据着重要的位置，但是如果仅仅把大数据看成是统计学，也存在一定的片面性，从大的发展趋势来看，大数据把统计学、数学和计算机三大学科进行了紧密的整合，同时结合一系列应用场景知识，来完成数据的价值化过程。
要想解释清楚大数据，可以从三个方面来解释，从技术体系结构来看，当前的大数据概念已经发展成为了一系列概念的集合，包括数据采集、数据存储、数据分析、数据安全和数据应用等，从大数据的价值空间来看，大数据以数据价值化为基础，以行业应用为价值出口，从未来的发展趋势来看，大数据与人工智能和物联网的结合，将为大数据的应用带来更多的可能，想象空间也比较大。
当前在大数据的诸多技术环节当中，数据分析是当前大数据进行数据价值化操作的主要方式之一，而数据分析的方式主要有两种，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式。统计学方式进行数据分析有比较长的历史经验积累，在传统的数据分析过程中，统计学的分析方式形成了比较完整的知识体系，尤其在分析结构化数据方面，统计学方式进行数据分析还是具有一定优势的。另外，统计学方式进行数据分析有大量的工具可以使用，这一方面会减低数据分析的技术门槛，同时也在一定程度上提升了数据分析的效率。
最后，虽然当前的大数据技术体系已经趋于成熟了，但是大数据在落地到行业领域的过程中，也有很多与行业领域相结合的创新点。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
现存的歌手中，歌迷最多的歌手是谁，有平台数据统计吗
国外的不太清楚，单纯的说说国内的吧。
在以前，一个歌手的歌迷大概多少可以从唱片的销量、彩铃的下载量、签售的火爆程度、演唱会的卖票速度和演唱会的上座率来判断的。而在现在这个网络时代唱片和彩铃已经似乎离我们越来越远了，还有早些年很流行的签售也都没有了。之前的唱片现在变成了数字专辑，当然作为歌手的live表演的演唱会还是有的，所以现在要看哪位歌手的歌迷最多就可以从数字专辑的销量和演唱会的卖票速度以及演唱会的上座率这三个方面来判断了。
先从数字专辑来看：QQ音乐是一个几乎全部歌手（包括国内和国外歌手）的数字专辑首发地，在这里哪位歌手的数字专辑销量最高，也可以从一个方面说明哪位歌手的歌迷较多。QQ音乐有一个总榜，就是从有数字专辑这个东西开始以来所有歌手专辑销量的一个pk。目前总榜第一位是蔡徐坤，第二位是李宇春，第三位是张艺兴。
再来看看演唱会的卖票速度：一般的歌手那叫卖票，而人气旺（歌迷多）的那就叫做抢票了，基本上和春运抢火车票一样的。我网上搜了一下，目前最快的应该是林俊杰，开票就秒磬。
第二是华晨宇，3秒售罄。
第三是周杰伦，10秒售罄。
但是有时候也有可能是黄牛搞的鬼，毕竟这个世道黄牛很是猖狂。但是就算是黄牛搞的鬼，我们也还是能看出来谁的人气好一点，没有人气的歌手黄牛就算搞到票也卖不出去，别说赚钱了基本会亏本，那么“精明”的牛也不可能做这种偷鸡不成蚀把米的事情。
最后是关于演唱会的上座率：其实这个如果你没有去到现场亲眼看到说不准也不是事实，毕竟拍照出来的照片的话我们可以只拍人满的地方嘛，就算是直播我们的镜头也可以不扫到人少的地方，所以这个不能够如实的确定到。但是这个我们可以从另一个方面来考究，那就是你身边的人都是哪些人的歌迷，可以简单的去问几个就差不多知道了。毫不掩饰的说从我的同学到同事，身边从来不缺的就是李宇春、林俊杰和周杰伦的歌迷。
综合以上三点，我可以索性的说出李宇春、林俊杰和周杰伦这三位歌迷算多的吧。
在哪能看到全面细致的NBA数据统计
查询NBA数据统计，可以通过如下几个途径进行：
- 直播吧：直播吧是以篮球和足球为主要内容进行直播的网站，这里你可以查询全面细致的NBA数据统计，具体方法为：进入直播吧主页，然后找到主页标题栏中找到数据，数据下拉菜单点击NBA数据库，然后就进入到了NBA数据库页面，如下图所示
在这里可以查看各个球队的各项数据统计，比如球队各个球员的得分，篮板，助攻，抢断，盖帽。失误等等，以及球队整体的阵容，数据，熱区和赛程等等。
通过球队页面也可以找到某个球员的相关信息，比如查找快船队莱昂纳德的数据统计，就可以通过点击快船进入快船数据页面，然后就可以看到莱昂纳德，然后再点击莱昂纳德，即可进入到其数据统计的具体情况，各项数据以及命中率等等，非常详尽。
- NBA中文官网：这个网站是专注于篮球的网站，所以数据统计更全面更专业。进入官网后，就可以很明显的看到关于NBA的相关新闻报道数据统计，包含新闻，视频，图集，已经球员，球队，赛程，排名，数据等等，想要查看什么点击进入即可。
NBA中文官网，不光能够查到当赛季各个球队以及球员的数据情况，也可以查到历年NBA各个球队及球员的数据信息，涵盖的时间和广度很大，是一个非常给力的网站。
